現今，人們正在對科技發展以及AI技術進行無限探索，在這個過程中，很多工程師可能會感受到“有心無力”，很大程度是因為他們尚未實現自己的第一個可落地執行的人工智能 （AI） 應用案例。

這個結果讓人感到十分驚訝，因為目前在工程領域人們對 AI 的興趣或投資并不缺乏。研究表明，86% 的工程師將 AI 視為重要的新興技術。

然而，很明顯，在工程師期望踏上 AI 探索之路時，找到切實可行的 AI 應用場景常常成為一道難以跨越的障礙。Altair 進行的關于無摩擦 AI 的全球調查結果顯示，35% 的受訪者要么不知道如何開始使用 AI，要么認為實現商業價值的路徑不夠清晰。

在 Altair 最近的“AI for Engineers”研討會上，許多專業人士都表達了類似的挫敗感，部分問題在于當前社會對于 AI 的炒作。很多工程前線的人會感受到很難將關于 AI 變革能力的宏大主張與他們日常工作的實際情況相結合。

那么，工程師應該如何面對這一挑戰呢？受我們在 AI for Engineers 上遇到的專業人士的啟發，我們分享了選擇正確 AI 案例的八個簡單技巧。

選擇正確 AI 應用的八大技巧

技巧 1：專注于優化，而不是改革

AI for Engineers 的研討會成員之一是一家跨國重型設備制造商的結構和仿真總工程師。他強調了不要試圖過度使用AI的重要性。從優化設計屬性以滿足客戶需求的角度考慮，而不是從徹底改變產品或直接實現組織轉型的角度考慮。

重要的是，AI 解決方案可以幫助工程師擺脫耗時、專業知識密集且容易產生偏差的手動設計和評估周期。

研討會成員還展示了公司使用AI技術進行工程改進的巨大成果。比如說，他的團隊正從降階建模（ROM）中受益。他們通過高保真模擬，為神經網絡（本質上是一種模式識別算法）生成訓練數據，而這個神經網絡又反過來創建了一個具備人工智能的動態模型。使有限元 （FE） 模型實現了 16 秒內即可求解，而不是以前的 9 小時。

技巧 2：確定你想要預測的結果

AI 是一個模糊的術語。現在，當我們談論工程中的 AI 時，我們通常指的是機器學習。生成式 AI （genAI） 和其他風格的 AI 開始嶄露頭角，這些技術的差異也逐漸明顯。

機器學習使用算法根據樣本數據（通常稱為訓練數據）創建模型，以做出決策或預測。機器學習系統從這些數據中學習，而無需編程。

這意味著機器學習項目通常從一個簡單且關鍵的問題開始：您想預測什么結果？許多 AI 項目的失敗可能僅僅是因為目標從未明確。

技巧 3：問問自己是否有數據

在確定了想預測的結果之后，下一個問題就很簡單了：我們有必要的數據嗎？

機器學習需要大量完整且準確的數據。對于某些企業來說，獲取這些數據是一項挑戰。許多企業還在努力處理大量雜亂的非結構化數據，這些數據未經處理很難被機器學習應用程序直接使用。目前這些問題使企業很難執行任何有價值的機器學習工作。

幸運的是，易用且高效的工具可以自動進行數據準備和清理過程。AI 還可用于填補數據中的缺失值，甚至生成額外的數據點。最近，Altair 與一家材料行業的公司合作，自動化了從各種來源獲取數據的過程，并將這些數據進行整合，以用于機器學習建模。這些模型生成高質量的合成數據來填補空缺，從而減少了對物理測試的需求，并加快早期決策的制定。

技巧 4：關注行業專業知識，而不是數據科學專業知識

數據科學專業知識的短缺是整個 AI for Engineers 研討會中經常聽到的另一個話題，這是一個影響所有行業的問題。美國勞工統計局的數據顯示，未來十年所有職位的平均需求增長率為 4%，而與數據科學相關的職位需求將增長 36%，成為該國增速最快的職位之一。

如果數據科學部門不支持你的工作，甚至根本還沒有數據科學部門也不用慌！成功的AI工程應用往往源于那些對數據、流程和目標有深入理解的人。

而且，現在AI的普及化趨勢正不斷加速。低代碼和零代碼的AI工具正在賦能新一代的“平民數據科學家”。

同時，AI正逐步融入現有的設計工作流程。比如，工程師現在可以輕松使用節省時間的AI工具，從CAD文件中直接進行物理預測或自動化形狀匹配，讓工作更高效。

技巧 5：從小的計劃開始著手

應用 AI 的障礙不僅僅是技術上的，企業文化沖突問題也很普遍。AI for Engineers 研討會的與會者一致認為，從小規模的項目開始并迅速得到投資回報是一種行之有效的策略，可以贏得更廣泛的企業內部支持。

不要僅僅因為潛在的 AI 案例不夠宏大就忽視它們。AI 擅長做“無聊”的事情，例如自動執行耗時、重復的設計任務。因此，它使工程師可以騰出更多時間發揮專業技能、經驗和創造力。

技巧 6：從其他案例中得到啟發

在應用AI之前，大多數人都想知道結果預測和流程優化在實踐中是如何實現的？目前Altair擁有不少AI案例，包括制造商如何在鋼鐵生產過程的早期預測質量控制問題等經典案例，歡迎持續關注Altair，獲取更多案例內容，為公司的AI應用提供好的建議和啟發。

所有這些項目都突出了 AI 的共同優勢，包括減少物理測試、加快上市時間以及支持更早、更明智的決策等。

技巧 7：不要讓“完美”成為“完成”的敵人

等待“完美”的使用案例、數據集或時機通常會導致企業錯失機會。與其追求可能永遠不會到來的理想場景，不如專注于使用目前已經擁有的解決方案。工程師是天生的問題解決者，不斷解決難題，逐步優化迭代，從一個可行的使用案例開始，利用目前擁有的數據，持續完善。

進步往往來自于在實踐中的學習，早期迭代可能并非完美無缺，但它們提供了寶貴的方向和動力。通過從小處著手并不斷迭代，我們可以發現問題、調整方案，比一味等待完美更快地取得實際成果。

請記住，今天做得足夠好的基礎事務往往是造就明天偉大成就的基礎。

技巧 8：尋求幫助

Altair 致力于工程學研究。我們率先推出了仿真驅動設計方法，致力于讓用戶輕松利用AI驅動工程。我們與各個方向的核心專家合作，加強對客戶的支持，確保客戶能夠很好地識別和實施 AI 案例。

AI正在為工程領域的速度、效率和質量帶來顛覆性的提升。雖然從長遠來看，AI或許真的會實現未來學家們預言的那些革命性改變，但就當下而言，工程師應該把它當作工具箱中的另一件利器來看待。

第一次應用AI通常是最具挑戰性的，但好消息是，工程師天生具備擁抱AI的理想技能，而現在已有一些解決方案能夠讓“巨大的飛躍”變得如“邁進一小步”一樣容易。

工程師如何快速上手AI技術，

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